小鹏智能驾驶致命车祸：高速撞向静止车辆，光线良好，系统里里外外失效

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　　文/贾浩楠

　　来源：智能车参考（ID:AI4Auto)

　　一起严重的智能驾驶直接相关事故，刚刚被证实。

　　高速道路上，据说是道路检修车停在高速左侧车道上，而另一辆开启智能驾驶的车辆完全识别失败，没有任何减速动作以80km/h的速度撞了上去。

　　而且是在白天光线良好，路况良好的情况下。

　　令人痛心的是，事故发生瞬间，抛锚车车主正站在车尾，猝不及防被后车正面夹击冲撞：

　　根据最新消息，被撞者已不幸遇难。

　　而从流出的现场视频和其后证实来看，肇事车辆，小鹏P7。

　　并且进一步得到证实的是，当时车辆处于智能驾驶状态，小鹏的智能驾驶系统没有及时检测到前方停车，也没有及时主动刹车，车主似乎也完全没有得到提示和反馈，并且当时也没有把注意力放在路况上。

　　种种条件之下，悲剧没能避免。

　　事故因何发生

　　从现场视频看，事故发生原因不复杂。

　　被撞的车据说是道路检修车，停在了高速最左侧的超车道上。

　　根据现场视频来看，停放的车没有放置三脚架，隐约能看到双闪。

　　根据网络上流传的疑似小鹏车主本人的聊天记录表明，他当时开启了智能驾驶功能，具体应该是包括LCC（车道保持）、定速巡航功能在内的基础L2级系统，但并不是小鹏NGP。

　　车主本人自述，当时刚好走神，没留意到前方的故障车辆。

　　而就在驾驶员对路况、车况都没有有效监管的情况下，小鹏的智能驾驶系统失效了，根本没能识别高速上的静止目标，以80km/h的时速撞了上去。

　　为什么判定是系统失效？

　　因为车主还表明，以前也出现过高速行驶中的突发情况，但系统会报警提醒驾驶员。这一次无论是提醒接管，还是AEB等等主被动安全措施都没激活。

　　后果很严重。从视频上看，前车车主先是被撞飞，又重重落在后风挡和尾厢上，当场失去意识。

　　最新的消息是，被撞的这位，已经不幸遇难。

　　为何视而不见

　　这么大一车和人的目标，为什么识别失败？

　　现款小鹏P7，采用的是视觉为主的融合感知方案，具体搭载了13个摄像头、5个毫米波雷达和12个超声波雷达。

　　底层算力来自英伟达Xavier，算力30TOPS。

　　根据肇事车主本人的表述，他的小鹏P7目前已经更新到XPilot3.0系统，这也是需要额外花费3.6万元选装的。

　　按照官方描述，XPilot3.0可以通过高精地图和车上传感器，实现自动超车、自动限速调节、最优车道选择、自动切换高速公路、自动上下匝道、变道自动紧急避让等功能。

　　并可以在锥桶识别与避让、大货车规避、夜间超车提醒、故障车辆避让、拥堵道路跟车等国内行车场景下拥有较好的表现。

　　但事故还是发生了。

　　哪个传感器需要对这次失效负责？

　　超声波雷达？本身探测距离有限，主要服务于泊车场景，所以跟本次事故并无直接关系。

　　直接相关的，是车上的负责识别目标的摄像头和感知测距的毫米波雷达。

　　具体地说，是现款P7上负责前向感知的三颗不同视角、分辨率的摄像头，以及一颗前向毫米波雷达。

　　三颗前向摄像头，职责不同：

　　远距感知 HFOV 28：窄视角的前向摄像头，1828*948的分辨率，15fps，150m以上的路面情况，用于AEB（自动紧急刹车）、ACC（自适应巡航）和前向碰撞预警。

　　中距感知 HFOV 52：主前向摄像头，有效距离30-70米之间，用于交通信号灯检测（会看红绿灯）、AEB、ACC、前向碰撞预警和车道感知；

　　近距感知 HFOV 100：宽视角的前向摄像头，40米范围以内，用于交通信号灯检测（会看红绿灯、应该是辅助主前向摄像头的）、雨量检测（自动雨刮要靠它）和防加塞（看的角度更广）。

　　而毫米波雷达，则是博世提供，有效探测距离至少200米左右。

　　按照80km/h的速度、毫米波雷达最少200米探测距离计算，这次事故中，留给系统的反应时间至少是9s。

　　真的不算短了。甚至对人类司机，有9秒、200米的窗口期，绝对能避免事故。

　　但小鹏P7上的毫米波雷达、远距感知、中距感知摄像头至少三重冗余先后失效。

　　而且类似的事故，之前蔚来和理想也都发生过，还一度引发讨论——毫米波雷达的适用工况，比如时速超过80KM。

　　但在这起小鹏的事故里，时速没有超过80。

　　当然别忘了，失效的还有DMS驾驶员监控系统。

　　就在前两天，小鹏还因“车主眼睛小被误判注意力不集中”而上了一波热搜，向公众宣传了一波DMS系统的“严谨”程度。

　　但事实证明，现实考验中，小鹏汽车的DMS远达不到“有效严谨”的程度。

　　而且也有小鹏车主认为这是一次炒作，因为实测过程中，无论是NGP还是LCC辅助驾驶过程中，被监测的主要是方向盘上的握力感应。

　　该车主把DMS摄像头遮蔽，但并未影响使用——说明摄像头可能并未启用。

　　所以智能车进程中，会说会炒作可能会扩大品牌影响力，但最终还是得经得起现实考验。

　　谁的责任？有啥警示？

　　责任划分，其实没有太多异议。

　　小鹏在给用户交付智能驾驶系统时，已经明确过免责条款。并且会向用户说明辅助驾驶不等于无人驾驶，司机需要时刻保持注意力集中，随时准备接管系统。

　　使用相关功能前，小鹏也会强制用户完成智能驾驶相关安全教育培训。

　　所以，这次造成事故的主要责任，是在小鹏P7车主。

　　小鹏方面的回应全文是这样：

　　经核实，8月10日下午，宁波一车主驾驶车辆与前方检查车辆故障人员发生碰撞，发生人员伤亡。我们为本次事故中不幸离世的遇难者感到悲痛和惋惜。目前交警部门已经立案处理，门店已第一时间已前往现场协助处理。我们将全力配合相关部门进行事故调查，持续跟进后续结果，并协助客户处理后续相关事宜。

　　但是这次悲剧的发生，对我们普通用户则是警示。

　　首先，自动驾驶系统永远不可能做到100%零事故，即使是将来L4、L5高阶系统量产。

　　自动驾驶存在的意义，从来不是杜绝交通事故的发生。而是在数学概率上，系统的可靠程度超过人类司机，由此带来社会层面的交通效率、安全性的整体改善。

　　而在现阶段，尤其是类似这次的事故一再证明，辅助驾驶阶段存在着局限。

　　纯视觉感知，对于静止物体识别有缺陷。无论是特斯拉，还是其他自动驾驶公司的产品，都不能完全保证避免漏检错检。

　　尤其是这次案例中，人站在车尾，可能形成了一个系统从来没见过的“异形物”，而之前AI可能并没有接受过针对这类异形物的训练。

　　而作为冗余的前向毫米波雷达，其实本身就具有高速场景下性能不足的缺点，这也是为何马斯克想要取消特斯拉上唯一一个毫米波雷达的原因。

　　算法、传感器都有不足，那应该怎么办？

　　从产品角度讲，增加激光雷达，可能是目前一个较为现实的方案。至少，激光雷达的探测光线，碰到障碍物一定会产生回波，这就在感知层面多了一层冗余，数据层面消除了“看不到”的隐患。

　　不过，现阶段避免事故的最有效方法，还是在我们用户。

　　智能驾驶当然可以用，也能切实减轻驾驶负担，但要切记：

　　手要放在方向盘，眼睛盯着路前方。

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